通风模式对住舱人员咳嗽液珠扩散过程的影响

郑立捷，许建，吴方良，徐文涛，龙正伟

1中国舰船研究设计中心，湖北武汉430064

2天津大学环境科学与工程学院，天津300072

通风模式对住舱人员咳嗽液珠扩散过程的影响

郑立捷1，许建1，吴方良1，徐文涛1，龙正伟2

1中国舰船研究设计中心，湖北武汉430064

2天津大学环境科学与工程学院，天津300072

针对邮轮上呼吸道疾病发病率高及缺乏相关定量研究的现状，采用计算流体力学方法分析了游客在密闭住舱内因为咳嗽产生的液珠在空气中的传播扩散过程，对空气流动采用非定常雷诺平均纳维—斯托克斯方程求解，对液珠扩散采用欧拉模型求解，计算工况考察了改变通风模式和加大通风量等方式降低液珠浓度的控制效果。研究结果表明：加大通风量在置换通风模式比混合通风模式下可更好地控制液珠的扩散，混合通风模式需要3次换气才能把住舱内的液珠基本排空，而置换通风模式仅需2次换气，且住舱内液珠平均浓度的下降服从指数分布。此外，游客睡姿对呼吸区域内液珠浓度峰值和吸入剂量有较大影响。

邮轮住舱；液珠扩散；通风模式；数值模拟

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/42.1755.TJ.20160317.1056.006.html期刊网址：www.ship-research.com

引用格式：郑立捷，许建，吴方良，等.通风模式对住舱人员咳嗽液珠扩散过程的影响［J］.中国舰船研究，2016，11（2）：12-20.

ZHENG Lijie，XU Jian，WU Fangliang，et al.Influences of ventilation modes on the coughing droplet dispersion process in a cruise cabin［J］.Chinese Journal of Ship Research，2016，11（2）：12-20.

0　引　言

邮轮产业在全球休闲旅游市场上发展迅速，2013年全球约有2 130万人次的游客乘坐邮轮。而且邮轮作为一座移动的城市，正变得越来越大，一些大型邮轮包括游客和船员在内的人员总数已经超过3 000人［1］。来自世界各地的游客聚集在单次平均航行天数为7天的邮轮上，对于公共健康安全带来了严峻的挑战。游客和船员大量的时间在邮轮上的住舱、餐厅、酒吧等“室内”空间环境中度过，这样封闭的空间利于病菌在人与人之间传播，因此邮轮又被称为流动的疾病“孵化器”。呼吸道疾病是邮轮上发病率最高的疾病，约占所有疾病中的29.1%［2］，如流感、白喉病、水痘和麻疹等。一般认为，空气是呼吸道疾病传播的重要途径，即已染病游客或船员发生呼吸行为时，如呼吸、咳嗽、说话或抽鼻等，附着在呼出液珠上的呼吸道疾病病菌通过空气传播扩散，被其他健康人员吸入呼吸道而致病［3］。

近年来，计算流体动力学（CFD）已广泛用于预测建筑室内空间和交通运输工具密闭空间内人员呼出液珠的传播扩散。比如：He等［4］模拟了一典型办公室内在不同通风模式下人员呼出液珠的传播扩散；Gupta等［5］计算了一个7排座、双走道全满员客机机舱内由坐在正中的染病乘客引起的呼出液珠的传播；Zhu等［6］数值预测了公共客车微环境内流感病毒在车厢空气中的传播；Zhang等［7］模拟了在一个满员高速铁路客车的车厢内，1名乘客咳嗽释放出的液珠的扩散过程。但通过文献调研，发现国内外鲜有针对船舶密闭住舱之类的低矮狭小空间内，对人员呼吸行为产生的液珠的传播扩散过程的定量研究。

有效的船舶通风系统设计将减少气载污染物和传染病传播的危险。一般而言，邮轮上有多种客房类型，如阳台房、海景房、套房及内舱房等，其中海景房（由于邮轮抗沉性需要，其窗户一般密闭且不可打开）和内舱房占有相当的比例（图1），具有低矮、狭长、密闭等特点，且完全依靠机械通风，并不能像阳台房和套房那样可以借助自然通风来改善房间内的空气环境。

本文采用计算流体力学的方法，定量分析游客在邮轮上呆的时间最长的“室内”空间环境——密闭客房住舱内由于咳嗽产生的液珠在空气中的传播扩散过程，考察加大通风量、改变通风模式等方式对降低液珠浓度的作用，为优化改进邮轮上的通风空调系统和气流组织设计及呼吸道疾病的量化危险评估提供参考。

图1　邮轮典型甲板层房间布局图（部分）Fig.1　Typical deck plan of cabins on a cruise ship（partially）

1　计算方法及验证

1.1计算方法

人体咳嗽出的液珠在空气中扩散将影响密闭住舱内的空气微环境，这一流动现象是个气液两相流动的问题。对于空气流动，本研究采用求解非定常雷诺平均纳维—斯托克斯方程（URANS）的方法。对于液珠的扩散，由于咳嗽引起的液珠将在极短的时间（小于1 s）内迅速蒸发为1 μm的液珠核，因此本研究忽略液珠蒸发的瞬态过程，同时液珠扩散时的重力沉降效应也忽略不计［8］，可以将液珠相等效为一被动的标量组分，采用欧拉模型求解。

URANS方程和欧拉模型可被描述为如下通用控制偏微分方程

式中：ρ为空气密度；ϕ为标量变量，分别代表直角坐标系3个方向上的速度分量uj（xj，j=1，2，3）；t为时间；Γϕ，eff为有效扩散系数；Sϕ为源项。通过指定不同的ϕ变量值，式（1）可代表连续性方程、动量方程、湍流方程、能量方程和污染物的对流扩散方程。

室内气体流动通常为湍流，因此需要湍流模型封闭动量方程中的雷诺应力项。RNG k-ε湍流模型在模拟室内气流方面相比其他涡粘模型有着更好的精度和稳定性以及较少的计算消耗［9］，因此，本研究采用RNG k-ε湍流模型进行计算。

式（1）的离散采用有限体积法和二阶迎风格式，有限体积法是将计算域划分为许多网格计算单元，然后将所有网格计算单元上的控制方程积分，将非线性的偏微分方程离散为一组以各网格节点表示的代数方程。采用标准的对数律壁面函数桥接近壁面网格单元的求解变量和壁面上相应的量。采用隐式Simple算法耦合压力和速度场。动量方程的浮力效应通过Boussinesq假设计算，即假设流体的浮力与其密度的变化成正比。

收敛标准为同时达到质量和热平衡，能量方程收敛残差为10-6，其他变量收敛残差为10-3。

1.2计算方法的验证

采用Yuan［10］对一小型办公室内的气流分布、空气温度和示踪气体浓度的测量结果，对本研究的CFD计算方法（RNG k-ε湍流模型模拟空气流动，欧拉模型模拟示踪气体的扩散）予以验证。如图2所示，该办公室长5.16 m，宽3.65 m，高2.43 m，其内的空气流动为综合送风惯性力引起的强制对流和发热人体或物体引起的自然对流的混合对流模式，与后文2.1节所介绍的研究对象的流动模式一致，因此选择该试验的测量结果来验证CFD计算方法。

图2　用于验证CFD计算方法的办公室布局图［10］Fig.2　The office configuration used for CFD program validation［10］

该办公室中的2名工作人员、2台电脑及天花板上的6盏灯为发热体，热源总功率为636 W；SF6作为示踪气体来模拟人员呼出的CO2；采用置换通风模式，该模式是将新鲜空气直接从住舱底部送入人员活动区，由于送风温度低于室内空气温度，送风在重力作用下先蔓延至地板表面，随后在后继送风的推动和室内热源产生的热对流的卷吸提升作用下由下至上流动，形成室内空气运动的主导气流，最后在房间顶部排出住舱外。整个室内气流分层流动，在垂直方向上形成室内温度梯度和浓度梯度。

散流器的送风温度为17℃，送风量为183 m3/h，该散流器为多孔结构，其实际通流有效面积小于散流器的外形面积。因此采用动量源法［11］，设置散流器的入流边界条件，可同时保证质量流量和动量流量一致。其核心思想是采用与原散流器风口外形尺寸相同的矩形开口来代替，将风口动量流量设置为实际空气的动量流量Min，定义如下

式中：m为实际入流空气的质量流量，kg/s；vr为实际风口流速，m/s；L为实际入流风量，m3/s；Ae为风口有效面积，m2；A为风口外形面积；f为风口有效面积与外形面积之比。动量源方法可以视为用无数个小矩形开口来代替实际的散流器风口，确保了入流动量这一影响射流特征的重要物理量和实际一致。

图3对比了y方向中间截面上的气流分布。CFD计算结果与测量结果相近，表明CFD可正确地复示房间下部的气流循环，同时气流速度的量级也与测量结果吻合较好。图4显示了办公室正中央气流速度、空气温度及示踪气体的浓度的测量值与CFD计算值。气流速度、空气温度的CFD计算值与测量值吻合较好，在垂直方向上形成了温度梯度；示踪气体浓度的计算值在办公室下部与测量值吻合较好、在上部与测量值吻合欠佳，但CFD仍计算出了垂直方向上的浓度梯度。

CFD计算结果与试验结果对比表明，1.1节中介绍的CFD计算方法可以较准确地预测混合对流模式下密闭空间内的气流速度、空气温度及污染物的扩散。

图3　y方向中间截面上的气流分布Fig.3　The airflow pattern observed by experiment［10］and computed by CFD in the mid-plane along the y-direction

图4　办公室正中央气流速度、空气温度及示踪气体浓度的CFD计算结果（线）与试验测量值（圆圈）的对比Fig.4　The comparison of the profiles of air velocity，air temperature and SF6 concentration between the CFD results （lines）and experimental data（circles）at the center of the office

2　算例设置

2.1几何模型

图5所示为本文所研究的密闭住舱。该住舱长3.1 m（船艏艉方向）、宽5.6 m（船左右舷方向）、高2.15 m，其高度显著低于一般建筑房间的高度，体现了低矮、狭长、密闭等特点。共计算4个算例，算例的描述见表1，混合通风模式和置换通风模式均属于机械通风模式。混合通风模式以稀释原理为基础，干净空气由房间顶部送入室内，与室内空气充分混合，稀释室内污染物。

图5　房间布局图Fig.5　Cabin layout

表1　算例表Tab.1　Case table

住舱内有2张单人床，其上各睡着1名游客，游客1假定为染病者，游客2处于健康状态。住舱内还有一床头柜、桌子、沙发、衣柜和洗漱间。图5（b）为用于CFD计算的物理模型，该模型不包含流体不能到达的单人床、床头柜、桌子、衣柜和洗漱间等区域。

算例1采用由住舱顶部送入干净空气的混合通风模式，住舱换气率（ACH）依据GB/T 13409-92［12］为8次/h，即ACH=8。四向散流器（图6（a））的每个送风口的长和高分别为0.5 m×0.04 m，送风温度为22℃，送风中的液珠浓度C=0，即为经过滤净化后的循环风或循环风与舷外新风各成一定比例的混合风。回风口有2个，一个是由于洗漱间内的抽风机持续抽风带来，一部分风从房间和洗漱间之间的门缝排出，ACH=8时约占30%，即抽风量约为89.6 m3/h，门缝长和高分别为0.9 m×0.012 m；剩下大部分的空气由住舱天花板上的主回风口排出，主回风口的长×宽为0.4 m×0.2 m。2个回风口均设置为自由出流条件，且假定əC/ən=0，n为出口法线方向，即排出时液珠的浓度梯度为0。

使用热盒来代表2名采取睡姿游客的人体，长×宽×高为1.8 m×0.4 m×0.2 m。2名游客的人体显热均为76 W，由于本研究不考虑辐射换热，仅考虑对流换热，依据文献［13］，将人体的对流换热设置为一半显热，即38 W。考虑住舱为晚上游客住宿使用，因此住舱内不考虑晚上会关闭的电视和电灯等其他热源，所有的壁面假定为绝热边界条件和零浓度梯度边界条件，即əT/ən=0及əC/ən=0，n为壁面法线方向。

算例2在算例1的基础上不改进通风模式，而是增大通风量50%，即ACH=12，通过门缝抽风量保持不变，仍为89.6 m3/h。

算例3和算例4的计算物理模型如图7所示。算例3采用置换通风模式，在桌子和床铺之间接近地板处布置置换通风散流器（图6（b）），该散流器为多孔结构，其风口有效面积与外形（高×宽为0.6 m×0.4 m）面积之比为1∶3，采用1.2节所述的动量源法设置该散流器风口的入流边界条件。

图6　散流器Fig.6　Diffusers

图7　算例3和算例4的计算物理模型Fig.7　Computational physical models of case 3 and 4

算例4考察睡姿对液珠扩散的影响，游客1采用面向游客2的侧卧睡姿，其他边界条件保持不变。

2.2咳嗽的边界条件设置

由于人体鼻腔呼吸产生的周期性气流的射流动量远小于嘴巴咳嗽产生的射流动量，因此本研究忽略鼻腔的呼吸过程，即鼻腔呼吸的周期性气流对住舱内气流产生的扰动。根据Gupta的试验测量结果［5，14］（图8），2名游客的嘴巴中心距离头顶为0.2 m，面积设置为4 cm2（2 cm×2 cm），游客1咳嗽的角度为与嘴巴的法向方向向下呈角度30°，咳嗽出的液珠温度为33℃，咳嗽产生一脉冲射流，最大咳嗽射流速度约为9 m/s，持续时间约为0.4 s，其速度随时间变化的曲线如图9所示，服从Γ概率分布，一次咳嗽喷出数量为106个直径1 μm、体积约为0.69 L的液珠。

图8　嘴巴的位置和咳嗽的角度Fig.8　Location of mouth and coughing angle

图9　咳嗽的速度曲线Fig.9　Velocity curve of coughing

本研究首先对住舱空气流场进行稳态模拟，以作为非定常模拟的初始条件。表1中的算例1～3的咳嗽边界条件均相同，算例4中咳嗽的角度需要根据人的睡姿进行相应地改变，咳嗽的其他边界条件保持不变，根据图9的速度曲线编写用户自定义函数作为咳嗽的速度边界条件。假定游客1在零时刻（t=0 s）进行了一次咳嗽。其嘴巴在0～0.4 s时刻内设定为速度边界条件，在0.4 s后咳嗽将停止，则嘴巴将关闭变为壁面边界条件。游客2的嘴巴始终设置为壁面边界条件。然后采取变步长的求解策略，继续求解咳嗽产生的液珠在住舱内持续1 350 s（即ACH=8时的住舱3次换气所需的时间）的传播扩散。

对于算例1和3套用非结构化网格（网格单元数分别为650 904，1 084 751和2 933 515）用于测试网格的独立性，均在人体嘴巴处、人体其他部分、送风口、主回风口与洗漱间的门缝回风口之间进行局部网格加密。网格独立性测试结果表明，网格单元数量1 084 751具有足够的解析精度，可用于捕捉住舱内的湍流。反映边界层厚度的无量纲值y+的平均值大于15，符合标准对数律壁面函数的应用要求。算例2～4采用同样的网格划分策略。

3　结果分析

为了评估游客2吸入液珠的暴露感染危险，有必要对其面部附近的呼吸空间区域内的液珠浓度进行监测，建立0.3 m×0.3 m×0.3 m的呼吸区域，如图10所示。

图10　游客2面部附近的呼吸区域Fig.10　Breathing zone near the face of passenger 2

3.1游客2呼吸区域内的液珠浓度

算例1～3在游客2呼吸区域内的液珠浓度随时间的变化曲线如图11所示。所有的浓度值采用3个算例中的浓度最大值无量纲化。结果显示，算例1在整体上有最大的液珠浓度，算例2次之。这是由于算例2加大了新风量，可以更快地稀释住舱内的液珠浓度。并且其搅拌住舱内空气的效果更为明显，使得更快地携带游客1咳嗽出的液珠到达游客2的呼吸区域，相比算例1更早达到了呼吸区域内液珠浓度的峰值，但之后由于持续不断的新风参与搅拌稀释，液珠浓度迅速下降。算例3在呼吸区域内的液珠浓度在整体上相比算例1和2最小，这表明不加大通风量而仅改变通风模式（由混合通风模式改变为置换通风模式），比仅加大通风量对控制呼吸区域内的液珠浓度更具效果。

图11　游客2呼吸区域内的液珠浓度曲线Fig.11　Droplet concentration curves in the breathing zone of passenger 2

考察游客2嘴巴中心处到天花板的垂直连线上的液珠浓度分布。t=105 s时的浓度变化曲线如图12所示，所有的浓度值用3个算例中的浓度最大值无量纲化。结果表明，t=105 s时，算例1尚未搅拌均匀，呼吸区域内（z=0.8～1.1 m）的液珠浓度值远大于住舱上部的液珠浓度值。而算例2由于通风量加大的缘故，接近搅拌均匀。算例3在垂直方向上形成浓度梯度，呼吸区域的液珠浓度值远小于住舱上部的液珠浓度值，这是因为置换通风模式产生了住舱内气流的分层流动。

图12　考察直线（游客2嘴巴中心处到天花板的垂直连线）上的液珠浓度曲线（t=105 s）Fig.12　Droplet concentration curves in an investigated line （t=105 s）

算例1～3均成功捕捉到人体产生的热羽流。图13分别显示了算例1和3在t=0 s时在人体腰部，由于空气与发热人体之间的对流换热而产生的热羽流。

3.2液珠的扩散过程

用算例1的数据说明液珠的扩散过程。图14显示了游客1咳嗽刚结束时液珠的浓度分布（t= 0.4 s），浓度值采用咳嗽的液珠初始浓度值（1.45× 109个/m3）无量纲化。可以看出t=0.4 s时液珠浓度的分布与咳嗽射流的角度是一致的，且尚未扩散出去。图15为液珠扩散后浓度的三维等值面图，液珠浓度取值为咳嗽的液珠初始浓度值的2.5× 10-5倍。结果表明：液珠呈非定常、非均匀的空间分布。t=21 s时液珠云尚未到达游客2的呼吸区域，t=51，75，125 s时该浓度值的液珠云均到达呼吸区域。这与图11中算例1相对较高的液珠浓度是一致的。

图14　咳嗽刚结束时液珠的浓度分布（t=0.4 s）Fig.14　Droplet concentration distribution when coughing is finished（t=0.4 s）

图15　液珠扩散的浓度等值面图（无量纲化的浓度值为咳嗽的液珠初始浓度值的2.5×10-5）Fig.15　Iso-surfaces of dispersed droplet concentration（the normalized concentration is 2.5×10-5compared with the concentration of the instantaneous coughed air）

3.3游客2的吸入剂量

相比游客2呼吸区域内的液珠浓度，游客2对液珠的吸入剂量对于估计呼吸道疾病感染风险更为重要。吸入剂量（ID）的计算公式如下：

式中：C（t）为游客2呼吸区域内的液珠浓度；t为时间；q为游客呼吸速率，设定为q=0.48 m3/h［15］。

图16对比了算例1～3在1 350 s内游客2对液珠的吸入剂量，所有的吸入剂量值用3个算例中的吸入剂量最大值无量纲化。算例1的吸入剂量最大，而算例2和算例3的吸入剂量值分别是算例1的64.7%和32.3%。结果表明：仅改变通风模式，可将吸入剂量值控制在原有值的1/3左右，是仅增大通风量50%的吸入剂量值的1/2左右。

图16　游客2的吸入液珠剂量Fig.16　Inhaled droplet dose of passenger 2

3.4新风稀释效果分析

图17对比了算例1～3中整个住舱内液珠平均浓度的变化趋势，来考察送风口送入新风的稀释效果。所有的浓度值采用3个算例中的平均浓度最大值无量纲化。在游客1咳嗽完将106个液珠喷射进住舱空气环境后，算例1～3的住舱内的液珠平均浓度均相同，且均在40 s后液珠平均浓度开始下降，这表明开始有液珠通过主回风口及与洗漱间的门缝回风口排出。3个算例中液珠平均浓度的下降趋势均服从指数分布，但下降的速度并不相同，算例1最慢，算例2，3基本相同。这表明仅改变通风模式的方法可与仅增大通风量50%的方法取得相近的控制效果。

图17　住舱内的液珠平均浓度Fig.17　Averaged droplet concentration in the cabin

当ACH=8时，对于算例1，经过450，900和1 350 s后，残余在住舱内的液珠数量与咳嗽出的液珠数量的比例分别为25.8%，6.9%和1.8%。而对于算例3，残余液珠数量的比例分别为16.5%，2.4%和0.3%。当ACH=12时，对于算例2，经过300，600和900 s后，残余液珠数量的比例分别为30.1%，7.9%和2.6%。这表明混合通风模式下需经过3次换气才能将一次咳嗽产生的液珠基本排空，而在置换通风模式下仅需要2次换气就可基本排空。

4　讨　论

算例4考察游客1采用面向游客2的侧卧睡姿时，对游客2呼吸区域内的液珠浓度和吸入剂量的影响。图18为算例1和4在游客2呼吸区域内的液珠浓度随时间的变化曲线。所有的浓度值用2个算例中的浓度最大值无量纲化。结果显示，算例4相比算例1最大浓度高约2.5倍，但吸入剂量仅高29.5%，且峰值出现时间更早，这是由于游客1侧卧面向游客2咳嗽，液珠更容易扩散到游客2的呼吸区域的缘故（图19相比图15（b），液珠云基本覆盖了游客2的呼吸区域）。游客1采取侧卧的睡姿在加大通风量或置换通风模式下的控制效果及游客1采取其他睡姿等有待进一步研究。

图18　游客2呼吸区域内的液珠浓度曲线（算例1和4）Fig.18　Droplet concentration curves in the breathing zone of passenger 2（case 1 and 4）

图19　液珠扩散的浓度等值面图（算例4，t=51 s，无量纲化的浓度值为咳嗽的液珠初始浓度值的2.5×10-5）Fig.19　Iso-surface of dispersed droplet concentration（case 4，t=51 s，the normalized concentration is 2.5×10-5compared with the concentration of the instantaneous coughed air）

为便于比较模拟结果，算例3采用的置换通风模式采用了与算例1一样的送风温度（均为22℃）和送风风量。置换通风采用更低的送风温度对液珠浓度的控制效果可能更好，并且由于低矮住舱层高的限制，导致流动分层效果并没有高大层高的空间好，且置换通风散流器一般较大，狭小住舱较难布置，因此针对不同层高的住舱、不同送风参数和几何布置的置换通风设计需要用CFD的方法进一步深化研究。另外算例2加大了50%的通风量，在一定程度上起到了稀释液珠浓度的效果，但将导致能耗的增加，影响邮轮营运利润，同时船用通风空调系统的容量限制可能无法达到增加50%的需求。

5　结　论

本文采用求解URANS和欧拉模型的计算流体力学方法对邮轮密闭住舱内游客咳嗽产生的液珠的扩散传播进行了数值模拟。考察了加大通风量、改变通风模式及人体睡姿等情况下降低液珠浓度的控制效果。采用有着相近流动现象的试验结果验证的RNG k-ε湍流模型和欧拉模型、由测量结果输入的咳嗽边界条件及网格独立性分析，保证了计算结果的可信性。有关研究结果如下：

1）混合通风模式加大通风量和置换通风模式均可有效控制健康状态游客呼吸区域内液珠浓度和吸入剂量，但后者效果更好。

2）混合通风模式需要3次换气才能把住舱内的液珠基本排空，而置换通风模式仅需2次换气。

3）混合通风模式和置换通风模式下，住舱内液珠的平均浓度的下降服从指数分布。

4）游客睡姿对呼吸区域内液珠浓度峰值和吸入剂量有较大影响。

本研究对船舶密闭舱室内液珠扩散过程和气载传染病的传播提供了定量的理解，可为优化改进邮轮上的通风空调系统和气流组织设计提供参考。该方法可用于其他气态污染物和小颗粒的输运模拟，也可用于呼吸道疾病的定量危险评估等。

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Influences of ventilation modes on the coughing droplet dispersion process in a cruise cabin

ZHENG Lijie1，XU Jian1，WU Fangliang1，XU Wentao1，LONG Zhengwei2
1 China Ship Development and Design Center，Wuhan 430064，China
2 School of Environmental Science and Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China

Aiming at problem of the high infection rate of respiratory diseases on cruise ships and the corre⁃sponding lack of quantitatively research，the Computational Fluid Dynamics（CFD）method is adopted in this paper to analyze the droplet transmission and dispersion process coughed by an infected passenger ac⁃commodated in an enclosed cabin quantitatively.The air flow equation is solved by solving the unsteady Reynolds averaged Navier-Stokes equations while the Eulerian model is used to simulate the coughed drop⁃let dispersion.The controlling effects for reducing the droplet concentration are also investigated under vari⁃ous conditions of changing ventilation modes and increasing ventilation rates.The results show that the dis⁃placement ventilation mode is superior to the mixed ventilation mode when increasing the ventilation rate to control the droplet dispersion.The mixed ventilation mode needs at least three air changes to empty the droplet，while the displacement ventilation mode needs only two，and the reduction of averaged droplet concentration obeys exponential distribution.In addition，the sleeping gestures of the infector have big in⁃fluences on the droplet concentration in the breathing zone and inhaled dose of the susceptible.

cruise cabin；droplet dispersion；ventilation mode；numerical simulation

U664.86

A

10.3969/j.issn.1673-3185.2016.02.003

2015-03-09网络出版时间：2016-3-17 10:56

人力资源与社会保障部留学人员科技活动择优资助启动类项目

郑立捷（通信作者），男，1979年生，博士，高级工程师。研究方向：船舶总体设计及流体

力学。E-mail：zhenglijie1979@163.com

许建，男，1963年生，博士，研究员。研究方向：船舶总体设计及流体力学